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ByteDance Seed 1.8

Rilasciato 2025-12

chatChiamata di strumentiVisioneRagionamentoCaching dei prompt

ByteDance-Seed-1.8 è un modello deep-thinking su BytePlus ModelArk, attualmente in beta, a cui la sua pagina del modello attribuisce una comprensione multimodale e capacità agentiche più forti e prestazioni superiori su un'ampia gamma di compiti complessi del mondo reale.

Input
testo immagine video $0.25/M
Output
testo $2/M
Lettura cache
$0.05/M
Contesto
262K
vs GPT-4o
~95% più economico

Il prezzo nel contesto

Posizione del prezzo tra 60 modelli comparabili

Input$0.25/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
Output$2/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Lettura da cache$0.05/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.

Specifiche e limiti

Token

Finestra di contesto (specifica del fornitore) 256.000
Output massimo (specifica del vendor) 65.536

Caching prompt

Modalità automatico + esplicito
Prefisso min. 1.024

Ragionamento

Parametro del fornitore thinking.type + reasoning_effort
Valori accettati thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high
Valore predefinito enabled, con reasoning_effort medium applicato se la richiesta non specifica nulla
Disattivabile
Comportamento del ragionamento La traccia viene restituita in reasoning_content; da seed-1.8 in poi resta nella cronologia della conversazione invece di essere scartata, ed è il modello a decidere se reimmetterla nell'inferenza.
Parametro reasoning_effort
Valori minimal · low · medium · high la superficie parametri del gateway - vale la mappatura del fornitore sopra

Modello

Modalità testo + immagine + video → testo
  • Modello agentico generalista (capacità di ricerca/codice/GUI-agent, vision nativa)
  • id ModelArk seed-1-8 (versione seed-1-8-251228, Beta)
  • 256K di contesto, 64K di output massimo incl. CoT
  • ragionamento profondo minimal/low/medium/high
  • function calling in strict mode

fonte: documentazione ufficiale ByteDance ↗

Un solo prompt, misurato attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

ByteDance Seed 1.8 superato · 3 sentences

Enabling reasoning capabilities means our LLMs now run multi-step inference chains instead of generating short, direct responses, which doubles the compute resources consumed per query since each step requires processing additional context and intermediate outputs to arrive at a logical conclusion. Additionally, teams across finance, legal, and operations have rapidly adopted these reasoning tools for high-complexity workflows—like automated contract clause analysis and quarterly forecast variance checks—that were previously done manually, leading to a 20% uptick in overall query volume on top of higher per-query costs. While this has temporarily doubled our LLM bill, the time saved on labor-intensive tasks is already reducing overtime costs for senior staff, and we project these efficiency gains will offset the increased LLM expenses and generate net savings by Q4 of this year.

out 741 tok (+581 ragionamento) latenza 11.1 s

Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. VERIFICA la correzione supera i test

ByteDance Seed 1.8 superato · 8/8 cases

### Fixed Function ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i-1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Bug Explanation The original function had two critical bugs: 1) It initialized `best` and `cur` to 0, ignoring that any non-empty list has a minimal run length of 1 (causing single-element inputs to return 0 instead of 1). 2) It counted consecutive equal transitions (e.g., for a run of 3 elements, it counted 2 transitions) instead of the actual run length, leading to off-by-one errors for all runs—including those ending at the last index (like [2,2,2] returning 2 instead of 3). […]

out 2072 tok (+1817 ragionamento) latenza 26.1 s

Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. VERIFICA JSON valido, schema esatto

ByteDance Seed 1.8 superato · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }

out 757 tok (+695 ragionamento) latenza 10.6 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

ByteDance Seed 1.8 mancato · 147 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re launching a cross-provider prompt caching feature for our API gateway, built to solve key challenges for teams leveraging multiple AI service providers. Many teams reuse standardized prompts across tools but incur unnecessary latency and inflated costs from resubmitting identical requests to different platforms. This feature automatically detects and stores matching prompts across all connected providers in an encrypted, user-configurable cache, cutting redundant API calls by up to 55% and reducing average request latency by 40% for repeated prompts. It supports all major AI providers and integrates with existing gateway workflows, with options to set cache expiration times per prompt category. […]

out 1146 tok (+970 ragionamento) latenza 15.2 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.

Usa ByteDance Seed 1.8 in 30 secondi

Compatibile OpenAI: cambia la base_url, tieni il tuo SDK. POST /v1/chat/completions

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="ByteDance-Seed-1.8",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Informazioni su ByteDance Seed 1.8

  • Le note di rilascio aggiungono una comprensione multimodale migliorata e una gestione del contesto più flessibile.
  • Accetta input di testo, immagini e video e restituisce testo, con una finestra di contesto da 256K, un massimo di 224K in input e 64K in output incluso un budget di 32K per la chain-of-thought, oltre a function calling, output strutturato e caching del contesto.
  • Due dettagli vanno impostati prima della produzione: l'output massimo è predefinito a 4K, ben al di sotto del tetto di 64K, e thinking.type è abilitato di default senza una modalità automatica, quindi il ragionamento profondo va disattivato esplicitamente se non lo si vuole.
  • La profondità si regola separatamente con reasoning_effort a minimal, low, medium o high, con medium come valore predefinito.
  • La novità di punta della generazione è l'encoder visivo: le immagini fino a quattro megapixel costano ora il 44,4% dei token addebitati dalla versione precedente, l'input ad alto dettaglio arriva a nove megapixel e il tetto dei fotogrammi video raddoppia a 1.280, anche se caricare video tramite la Files API richiede di nominare questo modello, altrimenti viene usato l'encoder precedente.
  • Il caching funziona in forma implicita ed esplicita sia a livello di prefisso sia di sessione, il context editing può cancellare il thinking o le chiamate a strumenti precedenti, ed è supportata l'inferenza batch.
  • Synthorai lo serve tramite il suo endpoint gateway compatibile OpenAI.

FAQ

L'API di ByteDance Seed 1.8 si può provare gratis?

Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza carta richiesta. A $0.25/M token in input, quel credito da solo copre circa 500 richieste da ~8K token verso ByteDance Seed 1.8.

In cosa eccelle ByteDance Seed 1.8?

Comprensione multimodale e capacità agentiche più forti; input di testo, immagini e video; contesto da 256K con budget di 32K per la chain-of-thought. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», tratto dalle note di rilascio ufficiali del vendor.

Quanto costa ByteDance Seed 1.8?

Su Synthorai, ByteDance Seed 1.8 costa $0.25 per milione di token in input e $2 per milione di token in output: il prezzo di listino del provider, senza ricarico della piattaforma. I token di input in cache si fatturano a $0.05/M.

ByteDance Seed 1.8 supporta il caching dei prompt?

Sì: il caching automatico è attivo di default, con una modalità esplicita per risparmi garantiti. I token di input in cache si fatturano a $0.05/M contro $0.25/M senza cache; per andare in cache i prompt richiedono un prefisso stabile di 1,024 token. Guida al caching dei prompt →

Come ottengo l'accesso a ByteDance Seed 1.8?

Punta il tuo SDK OpenAI esistente a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="ByteDance-Seed-1.8" e hai finito: una sola chiave API copre tutti i modelli del gateway.

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